Con el avance de la tecnología de la información y la globalización económica, el problema de la selección de proveedores está ganando popularidad. El impacto de las decisiones de selección de proveedores tomadas fue rápido y notable en la rentabilidad de la atención médica y el costo total de los equipos médicos. Por lo tanto, hay una necesidad urgente de sistemas de apoyo a la toma de decisiones que aborden el problema óptimo de selección de proveedores de atención médica, ya que este problema es abordado por un número limitado de estudios. Esos estudios abordaron este problema matemáticamente o utilizando métodos metaheurísticos. El enfoque de este trabajo es avanzar en los métodos metaheurísticos considerando más objetivos que los objetivos utilizados. En este contexto, el problema óptimo de selección de proveedores de equipos de atención médica se formuló como un modelo matemático para exponer los objetivos y restricciones requeridos con el fin de buscar a los proveedores óptimos. Posteriormente, el problema se realizó como un problema multiobjetivo, con la ayuda de este modelo propuesto. El modelo tiene tres objetivos de minimización: (1) costo de transporte; (2) tiempo de entrega; y (3) número de artículos dañados. El sistema propuesto incluye restricciones realistas como calidad del dispositivo, usabilidad y calidad del servicio. El modelo también tiene en cuenta los límites de capacidad para cada proveedor. A continuación, se propone adaptar el conocido algoritmo genético de clasificación no dominada (NSGA)-III para elegir a los proveedores óptimos. Los resultados del NSGA-III adaptado se han comparado con varios algoritmos heurísticos y dos algoritmos metaheurísticos (es decir, optimización por enjambre de partículas y NSGA-II). Los resultados obtenidos muestran que el NSGA-III adaptado superó a los métodos de comparación.